基于堆叠集成模型的孔隙压力实时预测方法

本发明公开基于堆叠集成模型的孔隙压力实时预测方法，包括收集研究区块已钻井的录井数据和电缆地层测试结果；使用贝叶斯算法反演全局最优Eaton指数；结合dc指数法和Eaton法计算孔隙压力当量密度，建立数据集；根据训练集和测试集的数据分布特征以及特征重要性排序进行输入参数组合的优选；构建基于堆叠集成框架的机器学习模型；对基学习器和元学习器进行优选，再使用贝叶斯优化算法对优选后的模型超参数进行优化；根据测试集对优化后的模型的预测性能和泛化能力进行测试，并进行模型预测结果评估。本发明通过堆叠集成策略，将多个模型进行优势集成，并且使用贝叶斯算法对模型超参数进行优化，能够实现孔隙压力剖面的准确、实时预测。